In-silico-Design von Mehrkomponenten-Hoch-Tc-Supraleitern
In silico design of multicomponent high-Tc superconductors
Wissenschaftsdisziplinen
Physik, Astronomie (100%)
Keywords
- High-temperature superconductivity,
- Multicomponent superconductivity,
- Superconducting alloys,
- Superhydrides,
- Materials design
Stellen Sie sich Stromleitungen vor, die kaum noch Energie verlieren, Krankenhausscanner, die kleiner und guenstiger sind, und schnelle Computer, die nach neuen Medikamenten suchen koennen. Supraleiter koennen das ermoeglichen, denn sie leiten Strom ohne Verluste und bieten besondere Eigenschaften. Der Haken ist, dass die meisten bekannten Supraleiter nur bei sehr niedrigen Temperaturen oder unter gewaltigem Druck funktionieren. Materialien zu finden, die naeher an Alltagsbedingungen arbeiten, wuerde Energie sparen, Kosten senken und Wege zu besserer medizinischer Versorgung und sauberer Technologie eroeffnen. Mein Projekt sucht solche Materialien mithilfe von Computern statt durch Versuch und Irrtum im Labor. Man kann es sich wie ein riesiges Rezeptbuch fuer moegliche Materialien vorstellen. Es gibt viel zu viele, um sie einzeln im Labor zu testen. Wir nutzen Simulationen und Quantenmechanik, um vorherzusagen, wie sich ein Material verhalten wird, bevor jemand die Zutaten tatsaechlich mischt. Kluge Algorithmen und kuenstliche Intelligenz helfen uns, aus jedem Schritt zu lernen, sodass die Suche im Laufe der Zeit schneller und genauer wird. Wir beginnen mit vielversprechenden, bereits bekannten Materialien und verfeinern sie, indem wir Elemente aus dem Periodensystem austauschen, aehnlich wie beim Aendern von Zutaten in einem Kuchen. Fuer jeden Kandidaten stellen wir einfache Fragen: Ist er stabil genug herzustellen? Koennte er Strom bei niedrigerem Druck und hoeherer Temperatur ohne Widerstand leiten? Wenn die Antworten am Bildschirm gut aussehen, entwerfen wir ein klares Rezept fuer unsere Laborpartner: welche Ausgangsstoffe zu verwenden sind und welche Druck- und Temperaturstufen zu waehlen sind. Die besten Kandidaten, die in unseren Simulationen erscheinen, untersuchen wir gemeinsam mit erfahrenen experimentellen Partnern weltweit. Diese Zusammenarbeit schliesst den Kreis vom Computer zur Realitaet und wird den Fortschritt fuer die Gesellschaft und unseren Alltag beschleunigen.
- Technische Universität Graz - 100%
- Christoph Heil, Technische Universität Graz , Mentor:in
- Ulrich Haussermann, University of Stockholm - Schweden
- Chris Pickard, University of Cambridge - Vereinigtes Königreich